Azubipreis der Max-Planck-Gesellschaft für Tuan Anh Mario Nguyen

Thursday, 20th September 2018Preise und Auszeichnungen

Wir freuen uns sehr mitteilen zu dürfen, dass Tuan Anh Mario Nguyen aus dem Elektroniklabor mit dem Azubipreis der Max-Planck-Gesellschaft ausgezeichnet worden ist. Der Preis wird alljährlich vom Präsidenten der Max-Planck-Gesellschaft an bis zu 20 Auszubildende verliehen. Mit diesem Preis werden herausragende berufliche und schulische Leistungen während der Ausbildung sowie die persönliche Entwicklung und das soziale Engagement der jungen Leute gewürdigt. Der Preis ist mit 750,00 Euro dotiert. Wir sind sehr stolz, dass auch in diesem Jahr einer der verliehenen Azubipreise der MPG an einen unserer Auszubildenden ging.

All rights reseved.

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Watching the first steps of magnetic information transport

Thursday, 13th September 2018Diverses

Leider ist der Eintrag nur auf Englisch verfügbar.


Was passiert, wenn wir das Atomgitter eines Magneten plötzlich aufheizen?

Monday, 16th July 2018Ausgewählte Publikationen

Magnete faszinieren die Menschheit bereits seit mehreren tausend Jahren und sind im Zeitalter der digitalen Datenspeicherung von großer praktischer Bedeutung. Sie kommen in verschiedenen Varianten vor. Ferrimagnete bilden die größte Klasse von Magneten und bestehen aus zwei Arten von Atomen. Ähnlich einer Kompassnadel besitzt jedes Atom ein kleines magnetisches Moment, auch Spin genannt, welches von den Elektronen des Atoms erzeugt wird. Bei einem Ferrimagneten zeigen die magnetischen Momente der beiden Atome in entgegengesetzte Richtungen (siehe Abbildung A). Die Gesamtmagnetisierung ist somit die Summe aller magnetischen Momente von Typ 1 (M1, blaue Pfeile) und Typ 2 (M2, grüne Pfeile). Aufgrund der entgegengesetzten Richtung ist die Größe der Gesamtmagnetisierung durch die Differenz M1M2 gegeben.

Wird ein nicht leitender Ferrimagnet erwärmt, erreicht die Wärme zunächst das Atomgitter, wodurch sich die Atome zufällig um ihre Ruhelage bewegen. Schließlich verursacht ein Teil der Wärme auch eine zufällige Rotation (Präzession) der Spins um ihre ursprüngliche, kalte Richtung. Dadurch geht die magnetische Ordnung verloren. Die Gesamtmagnetisierung M1M2 nimmt ab und verschwindet schließlich, wenn die Temperatur des Ferrimagneten eine kritische Temperatur, die sogenannte Curie-Temperatur, überschreitet. Obwohl dieser Prozess von grundlegender Bedeutung ist, ist seine Dynamik noch nicht gut verstanden. Selbst für den Ferrimagneten Yttrium-Eisen-Granat (YIG), einen der am intensivsten erforschten Ferrimagnete, ist nicht bekannt, wie lange es dauert, bis das erwärmte Atomgitter und die kalten magnetischen Spins miteinander ins Gleichgewicht kommen. Bisherige Schätzungen dieser Zeitskala unterscheiden sich um einen Faktor von bis zu einer Million.

Ein Team von Wissenschaftlern aus Berlin (Sonderforschungsbereich/Transregio 227, Fritz-Haber-Institut und Max-Born-Institut), Dresden (Helmholtz-Zentrum), Uppsala (Schweden), St. Petersburg (Russland) und Sendai (Japan) hat nun die elementaren Schritte dieses Prozesses aufgedeckt. „Um das Atomgitter eines YIG-Films augenblicklich und ausschließlich zu erwärmen, verwenden wir eine sehr spezifische und neuartige Art von Anregung: ultrakurze Laserlichtblitze bei Terahertz-Frequenzen. Mit einem nachträglich eintreffenden sichtbaren Laserimpuls können wir dann Schritt für Schritt die Entwicklung der zunächst kalten magnetischen Spins nachvollziehen. Im Wesentlichen nehmen wir einen Stop-Motion-Film über die Entwicklung der Magnetisierung auf“, sagt Sebastian Maehrlein, der die Experimente am Fritz-Haber-Institut der Max-Planck-Gesellschaft durchführte. Sein Kollege Ilie Radu fasst zusammen: „Unsere Beobachtungen sprechen eine klare Sprache. Wir fanden heraus, dass eine plötzliche Erwärmung des Atomgitters die magnetische Ordnung des Ferrimagneten auf zwei verschiedenen Zeitskalen reduziert: eine unglaublich schnelle Skala von nur 1 ps und eine 100.000-mal langsamere Skala von 100 ns.“

Diese beiden Zeitskalen können analog zu Wasser in einem geschlossenen Topf, der in einen heißen Ofen gestellt wird, verstanden werden. Die heiße Luft des Ofens entspricht dem heißen Atomgitter, während die magnetischen Spins dem Wasser im Topf entsprechen (siehe Abbidung A). Wird das Atomgitter durch den Terahertz-Laserblitz erwärmt, führen die verstärkten zufälligen Schwingungen der Atome zu einer Übertragung der magnetischen Ordnung von Spintyp 1 auf Spintyp 2. Daher werden die beiden magnetischen Momente M1 (blaue Pfeile in Abbildung B) und M2 (grüne Pfeile) um genau den gleichen Betrag reduziert (rote Pfeile). Dieser Prozess entwickelt sich auf der schnellen Zeitskala, und die atomaren Spins sind gezwungen, sich bei konstanter Gesamtmagnetisierung M1M2 aufzuheizen, genau wie Wasser in einem geschlossenen Topf, das sein Volumen halten muss.

Der aufgeheizte Ferrimagnet möchte aber nicht nur M1 und M2, sondern auch seine Gesamtmagnetisierung M1M2 verkleinern. Dazu muss ein Teil des Spins an das Atomgitter abgegeben werden. Diese Situation ist wiederum völlig analog zum heißen Wasser in einem geschlossenen Topf: Der Druck im Topf steigt an, wird aber durch kleine Lecks im Deckel langsam nach außen abgegeben (siehe Abbildung C). Diese Übertragung von Drehimpuls an das Atomgitter ist genau das, was im Ferrimagneten durch schwache Kopplungen zwischen den Spins und dem Gitter passiert.

„Wir haben jetzt ein klares Bild davon, wie das heiße Atomgitter und die kalten magnetischen Spins eines ferrimagnetischen Nichtleiters miteinander ins Gleichgewicht gelangen“, sagt Ilie Radu. Das internationale Forscherteam fand heraus, dass eine Energieübertragung sehr schnell stattfindet und zu einem neuartigen Zustand der Materie führt, in dem die Spins zwar heiß sind, aber noch nicht ihr gesamtes magnetisches Moment verringert haben. Dieser „Spinüberdruck“ wird durch wesentlich langsamere Prozesse abgebaut, die eine Abgabe von Drehimpuls an das Gitter ermöglichen. „Unsere Ergebnisse sind auch für Anwendungen in der Datenspeicherung relevant“, ergänzt Sebastian Maehrlein. „Der Grund ist einfach. Wann immer wir den Wert eines Bits in einem magnetischen Speichermedium zwischen 0 und 1 umschalten wollen, müssen letztlich Drehimpuls und Energie zwischen Atomgitter und Spins übertragen werden.“

Pressekontakte:

Prof. Tobias Kampfrath, tobias.kampfrath@fu-berlin.de, +49 30 8413–5222; FHI PC Department Office: +49 30 8413–5112
Dr. Ilie Radu, radu@mbi-berlin.de, +49 30 6392 1357; Max Born Institute Berlin, Germany

Originalveröffentlichung:
S. F. Maehrlein, I. Radu, P. Maldonado, A. Paarmann, M. Gensch, A. M. Kalashnikova, R. V. Pisarev, M. Wolf, P. M. Oppeneer, J. Barker, T. Kampfrath, Dissecting spin-phonon equilibration in ferrimagnetic insulators by ultrafast lattice excitation. Sci. Adv. 4, eaar5164 (2018).

 

Tobi

Heizen eines Magneten, ohne seine Magnetisierung zu ändern. (A) Ein Ferrimagnet besteht aus zwei Spinsorten mit entgegengesetztem magnetischem Moment (grüne und blaue Pfeile). Im Experiment wird das Atomgitter des Ferrimagneten durch einen extrem kurzen Terahertz-Lichtblitz aufgeheizt. Die Situation is analog zum Erhitzen von Luft (=Atomgitter) in einem Ofen, der einen Topf mit Wasser (=Spins) enthält. (B) Wärme wird in die Spins übertragen und erniedrigt die Magnetisierung jeder Spinsorte um genau denselben Betrag. Dieser Prozess läuft ab, indem Spin (rote Pfeile) von der blauen in die grüne Spinsorte übertragen wird. Folglich heizt sich der Magnet auf, ohne seine Gesamtmagnetisierung zu ändern! In der Topf-Analogie wird die Wärme der Ofenluft ins Wasser innerhalb des Topfes übertragen. Die Wassermenge im Topf hat sich dabei nicht geändert; jedoch hat sich ein Überdruck aufgebaut. (C) Der Spin-Überdruck führt schließlich zur Übertragung von Spin-Drehimpuls ins Atomgitter. Dabei verkleinert sich die Magnetisierung des Ferrimagneten. In der Topf-Analogie baut sich der Wasser-Überdruck durch kleine Lecks im Topfdeckel ab


John B. Fenn Award for a Distinguished Contribution in Mass Spectrometry für Gert von Helden

Wednesday, 2nd May 2018Diverses
Gert von Helden erhält, zusammen mit Martin Jarrold und David Clemmer (beide Indiana University, USA), den 2018 „John B. Fenn Award for a Distinguished Contribution in Mass Spectrometry“ der American Society for Mass Spectrometry (ASMS). Die Auszeichnung würdigt eine bestimmte Leistung in  grundlegenden oder angewandten Aspekten der Massenspektrometrie und wird verliehen für bahnbrechende Beiträge in der Entwicklung der Ionenmobilitätsspektrometrie (IMS).
Siehe https://www.asms.org/about-asms-awards/distinguished-contribution

A comprehensive volume on chemical warfare entitled „One Hundred Years of Chemical Warfare: Research, Deployment, Consequences“ has been published under the auspices of the Max Planck Society

Wednesday, 6th December 2017Ausgewählte Publikationen, Diverses

ProductFlyer-9783319516639On April 22, 1915, the German military released 150 tons of chlorine gas at Ypres, Belgium. Carried by a long-awaited wind, the chlorine cloud passed within a few minutes through the British and French trenches, leaving behind at least 1,000 dead and 4,000 injured. This chemical attack, which amounted to the first use of a weapon of mass destruction, marks a turning point in world history. The preparation as well as the execution of the gas attack was orchestrated by Fritz Haber, the director of the Kaiser Wilhelm Institute for Physical Chemistry and Electrochemistry in Berlin-Dahlem. During World War I, Haber transformed his research institute into a center for the development of chemical weapons (and of the means of protection against them).

Bretislav Friedrich and Martin Wolf (Fritz Haber Institute of the Max Planck Society, the successor institution of Haber’s institute) together with Dieter Hoffmann, Jürgen Renn, and Florian Schmaltz (Max Planck Institute for the History of Science) organized an international symposium to commemorate the centenary of the infamous chemical attack. The symposium examined crucial facets of chemical warfare from the first research on and deployment of chemical weapons in WWI to the development and use of chemical warfare during the century hence. The focus was on scientific, ethical, legal, and political issues of chemical weapons research and deployment — including the issue of dual use — as well as the ongoing effort to control the possession of chemical weapons and to ultimately achieve their elimination.

The volume consists of papers presented at the symposium and supplemented by additional articles that together cover key aspects of chemical warfare from 22 April 1915 until the summer of 2015.

The book was presented at a symposium on November 30, 2017 to the delegates of the 22nd Conference of State Parties of the Chemical Weapons Convention at the Organization for the Prohibition of Chemical Weapons in The Hague. Introduced by Paul Walker (Green Cross) and presented and moderated by Bretislav Friedrich (FHI), the symposium entitled „One Hundred Years since Ypres and Counting: Glimpses of the Past and the Present“ explained the involvement of the Max Planck Society and provided a sampling of the book’s chapters by Edward Spiers (University of Leeds), Ulf Schmidt (University of Kent), Karin Mlodoch (Haukari), and Ralf Trapp (Chessenaz). Among the attendees were four survivors of the 1988 Halabja chemical attack.

Website: http://www.springer.com/de/book/9783319516639
eBook available at https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-51664-6


ENI Award für Professor Robert Schlögl

Tuesday, 10th October 2017Preise und Auszeichnungen

Der auch als „Nobelpreis für Energie“ bezeichnete ENI Award in der Kategorie Energy Transition wurde in diesem Jahr an Professor Robert Schlögl verliehen. Wir gratulieren zu dieser renommierten Auszeichnung. Lesen Sie hier mehr darüber:

Der Preis und die Preisträger 2017: https://www.eni.com/en_IT/innovation/eni-award.page

Robert Schlögl: https://www.eni.com/en_IT/innovation/eni-award/2017-schlogl-energy-transition.page

ENI-Pressemitteilung: https://www.eni.com/en_IT/media/2017/10/10th-eni-award-2017-prizes-awarded-for-scientific-research-in-the-field-of-the-energy-and-the-environment

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Quelle: ENI


Azubipreis für Robert Hippmann Pena

Tuesday, 5th September 2017Diverses

Wir sind sehr stolz, dass einer der in diesem Jahr verliehenen Azubipreise der MPG an unseren Auszubildenden Robert Hippmann Pena ging. Der Preis wird alljährlich vom Präsidenten der Max-Planck-Gesellschaft an bis zu 20 Auszubildende verliehen. Damit werden herausragende berufliche und schulische Leistungen während der Ausbildung sowie die persönliche Entwicklung und das soziale Engagement der jungen Leute gewürdigt. Der Preis ist mit 750,00 Euro dotiert.

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Die Aufnahme zeigt Robert Hippmann Pena (rechts) mit seinem Ausbilder Jörg Wagatha bei der Übergabe der Urkunde im Büro des Geschäftsführenden Direktors.


Gert von Helden erhält Professur an der Radboud Universität Nijmegen

Wednesday, 28th June 2017Preise und Auszeichnungen

Die Radboud Universität hat eine Pressemitteilung zur Ernennung Gert von Heldens zum Professor für „IR Spectroscopy of Biomacromolecules“ herausgebracht. Den genauen Wortlaut finden Sie hier.


Professor Robert Schlögl erhält Ehrentitel der TU München

Thursday, 13th April 2017Preise und Auszeichnungen

Das erweiterte Hochschulpräsidium der Technischen Universität München (TUM) hat einstimmig beschlossen, Herrn Professor Robert Schlögl den Ehrentitel „TUM Distinguished Affiliated Professor“ zu verleihen.

Im Brief des Präsidenten heißt es: „… die Technische Universität München verleiht den Ehrentitel „TUM Distinguished Affiliated Professor“ an Persönlichkeiten, deren wissenschaftliches Werk von international prägender Wirkung auf die eigene Disziplin ist, aber auch darüber hinausgehende Impulse in der wissenschaftlichen Welt gesetzt hat.Wir ehren damit gleichermaßen das öffentliche Vorbild, das aus der wissenschaftlichen oder künstlerischen Exzellenz unserer Ehrenprofessoren resultiert.

Diese Auszeichnung wird selten verliehen. Bisherige Preisträger sind u.a. Prof. Rudolph A. Marcus, Nobelpreisträger für Chemie, und Prof. Robert Graselli, einer der berühmtesten Katalyseforscher…“

 


Maschinelles Lernen erobert die klassischen Naturwissenschaften

Wednesday, 25th January 2017Ausgewählte Publikationen

Gemeinsame Presseerklärung der Technischen Universität Berlin, des Fritz-Haber-Instituts der Max-Planck-Gesellschaft und der Universität Luxemburg, verfasst von Katharina Jung, Wissenschaftsjournalistin)

Ein interdisziplinäres Team von Wissenschaftlern der Technischen Universität Berlin, des Fritz-Haber-Instituts der Max-Planck-Gesellschaft und der Universität Luxemburg hat einen Algorithmus entwickelt, der aus Chemiedaten lernt und ein neues Verständnis komplexer Moleküle erzeugt. Diese Arbeit zeigt das Potenzial von künstlicher Intelligenz oder maschinellem Lernen, den Erkenntnisgewinn in den Naturwissenschaften voranzutreiben.

In den letzten Jahren haben datengetriebene Lern-Algorithmen diverse Disziplinen revolutioniert, darunter die Suche im Internet, Textanalyse und maschinelle Übersetzung sowie Sprach- und Bilderkennung. Aus diesem Grund investieren Technologieunternehmen wie Google, Amazon, Facebook und Microsoft massiv in maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz – ein sehr rechenintensives Feld, das unter anderem durch den Einsatz von Grafikkarten zur parallelen Berechnung der Algorithmen große Fortschritte machen konnte. Im Gegensatz dazu sind Lern-Algorithmen, die in den Naturwissenschaften eingesetzt werden, oft noch eher simpel und waren bisher nicht in der Lage, neue physikalische oder chemische Gesetze zu finden, die ihnen nicht explizit vorgegeben waren.

Jetzt haben die Gruppen von Prof. Dr. Klaus-Robert Müller (TU Berlin) und Prof. Dr. Alexandre Tkatchenko (Universität Luxembourg und FHI Berlin) einen Lernalgorithmus entwickelt, der das Verhalten von komplexen Molekülen aus einer großen Datenbank von quantenchemischen Berechnungen analysieren und dadurch Neues entdecken kann. Insbesondere haben die Wissenschaftler ein sogenanntes „deep tensor neural network“ (DTNN) entwickelt, welches automatisch eine Repräsentation für Atominteraktionen in Molekülen findet. Dies ermöglicht chemisch und örtlich aufgelöste Einsichten in quantenmechanische Messgrößen. So konnte das DTNN zum Beispiel eine Gruppe von chemischen Molekülen (sogenannte aromatische Ringe) bezüglich ihrer Stabilität neu klassifizieren sowie Moleküle mit außergewöhnlicher elektronischer Struktur identifizieren. Insgesamt demonstriert diese Arbeit das hohe Potenzial von künstlicher Intelligenz in der Chemie und anderen Naturwissenschaften.

„Die Interpretierbarkeit von statistischen Modellen ist entscheidend, da sie deren Grenzen und Schwächen aufzeigen kann. Bislang wurde das maschinelle Lernen vor allem angewendet, um möglichst genaue Vorhersagen zum Beispiel über die Energien bestimmter chemischer Moleküle zu machen. Allerdings hatte man keine Erkenntnisse über den zugrundeliegenden Mechanismus. Jetzt ist es uns erstmals gelungen, in einer Art ‘Rückwärtsschritt‘ anhand der Vorhersagen, die das maschinelle Lernen über bestimmte Moleküle macht, Erkenntnisse über die zugrundeliegenden naturwissenschaftlichen Phänomene zu gewinnen. Wir können die Ergebnisse interpretieren. Dadurch können wir effektivere und genauere Modelle konstruieren. Interpretierbarkeit war das fehlende Puzzlestück, um maschinelles Lernen zu einem weit verbreiteten Werkzeug in der wissenschaftlichen Forschung zu machen“, sagt Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, Leiter des Fachgebiets Maschinelles Lernen an der Technische Universität Berlin.

„Aufgrund der unkonventionellen Kombination aus künstlicher Intelligenz und Quantenmechanik, kann unsere Methode neuartige chemische Erkenntnisse gewinnen, wie statistische Maße für Molekülstabilität und Aromatizität, und somit den Weg für eine breitere Anwendung in der chemischen Forschung bereiten“, sagt Prof. Dr. Alexandre Tkatchenko, Leiter der Gruppe für Theoretische Chemische Physik an der Universität Luxembourg.

Diese Arbeit wurde gefördert von der Einstein Stiftung Berlin sowie der DFG, dem BMBF (Berlin Big Data Center) und dem European Research Council.

Originalveröffentlichung:

[1] Kristof T Schütt, Farhad Arbabzadah, Stefan Chmiela, Klaus-Robert Müller, Alexandre Tkatchenko
Quantum-chemical insights from deep tensor neural networks
Nature Communications, 9th January 2017, DOI: 10.1038/NCOMMS13890

Weitere Informationen erteilen Ihnen gern:
Prof. Dr. Klaus-Robert Müller
TU Berlin, Machine Learning Group und Berlin Big Data Center
Tel.: 030/314-78620
Prof. Dr. Alexandre Tkatchenko
University of Luxembourg, Theoretical Chemical Physics group
Tel.: +352 46 66 44 5138